基于深度图像的虚拟人动作控制方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·虚拟人应用概述 | 第10-11页 |
| ·虚拟人技术 | 第11-14页 |
| ·虚拟人技术的发展过程 | 第12页 |
| ·虚拟人模型 | 第12-14页 |
| ·虚拟人技术的国内外现状 | 第14-16页 |
| ·虚拟人技术存在的问题 | 第16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文架构 | 第17-18页 |
| 第2章 虚拟人动作控制技术 | 第18-26页 |
| ·虚拟人动作控制的主要方法 | 第18-25页 |
| ·关键帧 | 第18-19页 |
| ·运动学方法 | 第19-21页 |
| ·动力学方法 | 第21-22页 |
| ·运动捕捉技术 | 第22-24页 |
| ·运动编辑技术 | 第24-25页 |
| ·各种方法的比较 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 深度图像 | 第26-39页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·深度图像的数学表达式 | 第27页 |
| ·深度图像的获取 | 第27-31页 |
| ·激光雷达测距技术 | 第28-29页 |
| ·立体视觉技术 | 第29-30页 |
| ·结构光法 | 第30-31页 |
| ·本文采用的深度图像来源 | 第31-34页 |
| ·Prime Sensor 深度摄像机的原理 | 第32-33页 |
| ·Prime Sensor 深度摄像机的应用 | 第33页 |
| ·深度摄像机开发框架OpenNI | 第33-34页 |
| ·深度图像处理 | 第34-37页 |
| ·边缘检测 | 第34-36页 |
| ·背景差分法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 人体运动数据的获取和转换 | 第39-53页 |
| ·粒子滤波方法跟踪人体关节运动 | 第39-43页 |
| ·粒子滤波的基本过程 | 第40-41页 |
| ·使用粒子滤波跟踪人体运动 | 第41页 |
| ·关节运动跟踪过程 | 第41-43页 |
| ·运动捕捉数据的处理 | 第43-46页 |
| ·BVH 文件的构成 | 第43-44页 |
| ·BVH 文件的具体结构 | 第44-46页 |
| ·用欧拉角确定物体的空间位置 | 第46-47页 |
| ·运动数据的转换 | 第47-51页 |
| ·坐标系的设定 | 第47-48页 |
| ·关节欧拉角的计算 | 第48-51页 |
| ·人体骨骼的生理约束 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 实验结果 | 第53-60页 |
| ·实验素材与实验平台 | 第53页 |
| ·虚拟人模型的建立 | 第53-54页 |
| ·实验总体流程 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
